3种金属离子对球等鞭金藻生长的影响

利用分批培养,采用f/2培养基,研究了不同浓度的重金属离子(Cu2 、Pb2 、Cd2 )对球等鞭金藻生长的影响.结果表明,等鞭金藻的生长属于"S"型曲线;Cu2 抑制球形等鞭金藻的生长;浓度低于3 mg/L的Cd2 促进金藻生长,高于3 mg/L时抑制其生长;Pb2 能够促进等鞭金藻的生长.     

体全息成像系统的研究

体全息成像系统是结合一个作为光学场处理的体全息组件的成像系统.本文提出了一种利用体全息元件在三维成像中的应用的新的方法.体全息透镜由于其用于全息记录的感光胶膜的厚度和所具有的布拉格选择性,使得体全息成像系统可以利用光分层进行体全息三维成像且可选择识别物体的特殊属性(如空间位置、光谱信号等).     

偏最小二乘法用于近红外漫反射光谱测定异福片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法(NIR PLS)对异福片中利福平和异烟肼的含量进行定量分析, 所建立的定量分析模型对校正集样品中利福平和异烟肼的含量预测回归系数分别为0.992　77,0.989　01,交互验证均方根误差(RMSECV)分别 为0.006　65,0.004　23.对预测集样品利福平、 异烟肼的含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.005　73,0.003　79;加样平均回收率分别为99.376%和98.243%;重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.679　3%和0.639　8%.结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测、 重现性好等优点, 可作为异福片原位质量检测和在线质量监控的方法予 以推广.     

喷雾法合成气体水合物的实验研究

为了寻求一种高效的气体水合物生产方式,提出了利用喷雾喷嘴高度分散液相的气体水合物生成装置,在不同的压力与表面活性剂条件下进行了实验．并结合晶体化学方法分析了喷射方式生成气体水合物的机理．验证了这种方式能够克服工业规模下水合物储存气局限性,将促进气体水合物储气应用技术的发展。     

浅析软式排球在全民健身运动中的发展前景

软式排球是一种寓竞技、娱乐和健身于一体的新兴体育项目,具有柔软、重量轻、气压小的特点.游戏规则、比赛规则和技术要求简单,对场地、网高等要求不高,便于推广开展.适合不同年龄、性别、体质和技能的人参与,经常参加软式排球活动有利于促进青少年生长发育,提高人体身体素质和运动能力,同时为硬式排球的发展打好基础,是一项适合全民开展的健身运动.     

一类关联时滞广义大系统的稳定性与分散镇定

该文研究了一类关联时滞广义大系统的稳定性和分散镇定问题,目的是设计一状态反馈分散控制器,使得闭环系统正则、脉冲自由且稳定。应用线性矩阵不等式方法,给出了该类关联时滞广义大系统的稳定性与分散镇定的充分条件。它们是一组严格的线性矩阵不等式。当这组条件可解时,给出了分散状态反馈控制器的严格线性矩阵不等式设计方法和控制律的表达式。最后给出算例仿真说明所给方法的应用。     

基于Agent的Web服务组合研究

提出了一个基于移动Agent的服务组合框架（MAWSCF）。引入计划（P）,用于描述Agent的逻辑行为,同时给出了过程匹配规则,将组合规范转换为P。在运行过程中,行为匹配算法将P解释为Agent的物理行为,从而实现组合服务任务。MAWSCF使用对等计算（P2P）的模式克服了传统服务组合系统中心控制的性能瓶颈,Agent通过克隆能够并行的执行目标组合任务中的多个分支,大大提高了效率,也有效地降低了网络的负荷。     

网格编程支持系统的适用性问题

从分析网格编程支持系统Legion、Globus和NetSolve的体系结构出发,提出它们在开发网格应用程序中所面临的网格编程问题,并分别指出它们各自的应用领域及适用特点.     

基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法

为实现车辆的智能控制提供理论基础,研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上,确定碰撞预警算法的报警准则,用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法,提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型,用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试,试验结果表明,算法能够对车辆碰撞进行有效的报警,对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．     

基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷。提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法———人工免疫算法。该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行选择,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果。